基于企業可持續發展的評價方法研究

［摘 要］ 本文首先闡述了企業可持續發展的涵義，對現有可持續發展的評價方法進行了分析比較，在此基礎上提出了利用專家系統和模糊神經網絡推理構建企業可持續發展評價方法。該方法采用基于規則推理和案例推理的專家系統對企業可持續發展的財務等情況進行定量評價；利用模糊神經網絡對社會、文化等不確定因素的影響進行評價，并將二者所得信息有機地融合在一起以獲得較為準確的評價結果。

［關鍵詞］企業；可持續發展；專家系統；模糊神經網絡

doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2009.12.037

［中圖分類號］F272.5；F270.7［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2009）12-0106-04

一、企業可持續發展的概念

１９８７年世界環境與發展委員會在《我們共同的未來》報告中第一次闡述了可持續發展（Sustainable Development）的概念，得到了國際社會的廣泛共識。

可持續發展是指既滿足當代人的需求，又不損害后代人滿足需求的能力，經濟、社會、資源和環境保護協調發展，既要達到發展經濟的目的，又要保護好人類賴以生存的自然資源和環境，使子孫后代能夠永續發展和安居樂業。可持續發展的核心是發展，但要求在嚴格控制人口、提高人口素質和保護環境、資源永續利用的前提下進行經濟和社會的發展。

借鑒經濟和社會可持續發展含義與性質，本文將企業可持續發展定義為:企業在追求永續發展的過程中既要考慮近期利潤增長和市場擴大化，又要考慮長期持續的利潤增長;企業在實現效益、利潤增長的同時，也做到了與人口、環境、生態相協調、相一致的發展。企業可持續發展涉及自然、資源、環境、社會、技術、人力等眾多因素，也與政策密切相關。

據統計，國內企業的平均壽命一般為短短幾年。企業經營的成功與否，一方面受市場、銀行利率、經濟、政治等外在因素的影響，另一方面受自身經營管理方式的影響。市場經濟的發展，一方面為企業的生存和發展提供了更為廣闊的空間，另一方面也使企業之間的競爭更趨激烈。在市場經濟競爭激烈的情況下，企業應能夠隨著外部各種因素的變化而不斷改變自身的經營策略和方式，善于管理，才能在競爭中立于不敗之地。但是，一些企業可能因為經營管理不善，或受外部各種不利因素的影響等，使財務狀況發生困難，表現為產品滯銷、積壓、資金周轉不靈、產品開發研究滯后等，導致盈利能力下降或出現虧損、現金流轉不暢、資金短缺、難以按期償還到期債務的局面。因此，研究企業可持續發展的評價體系對于廣大企業經營者和社會具有較大的實際意義。

目前，正確處理企業的可持續發展問題，走可持續發展之路，已成為世界各國企業的共識。然而，如何判別企業發展的可持續性仍然是一個懸而未決的問題，并已成為當前各國企業界、學術界的研究重點。這是因為，企業可持續發展系統總是處于不斷的發展變化中，某一時刻反映企業發展變化的主要矛盾或矛盾的主要方面，在另一時刻可能會降為次要矛盾或矛盾的次要方面。由于人們對企業發展變化的特征與規律的認識具有相對性，因而這種基于對企業發展變化的認識建立起來的評價指標體系也具有相對性，所以必須隨著企業的發展變化，不斷修改補充評價指標體系。同時，企業可持續發展系統又具有空間差異性。在我國，地域發展的不平衡往往導致企業發展的不平衡，企業間二元結構嚴重，基礎條件差異大，因而在建立可持續發展評價指標體系時，必須在對企業可持續發展系統一般性認識的基礎上，考慮具體企業的特殊性。同時，即使是同一個企業，由于企業生命周期的客觀存在，不同發展階段的企業要想在“代內”實現可持續發展，也同樣需針對不同發展階段考慮不同的主要矛盾，進而盡力延長企業代內的發展軌跡。所有這些因素都對企業持續發展評價體系的建立帶來了許多困難。

二、現有可持續發展評價方法

我國在可持續發展評價指標體系研究方面十分活躍，目前已建立并正式提出了多種評價。其中主要有以下兩類：

（1）宏觀區域可持續發展評價系統。該類評價系統的對象是中國可持續發展的總體水平和能力，具有宏觀、綜合、全面、動態等特點。主要包括以下幾種評價方法：①系統論的可持續發展評價方法。該種方法屬于復合的、龐大的和具有理念性結構的評價方法，采用了可測的、可比的、可以獲得的指標，體現了“發展、協調、持續”統一的可持續發展本質，具有重要的理論意義和應用價值。但由于其指標數量過于龐大，而且指標的選取人為因素影響明顯，有些指標相關密切，計算出現重復，從而影響到實用性和評價結果的客觀準確性。②資源環境容量型可持續發展評價方法。該評價框架通過不同時段協調程度的比較，可以判斷一個國家或地區的發展是否符合可持續發展的戰略要求，特別是該指標體系提出的新國民生產總值的概念，消除了通常使用GNP所帶來的資源空心化以及盲目開采和浪費現象，為測度可持續發展能力提供了一個新的更科學的核算手段。但該方法目前僅僅是一個框架，沒有給出衡量區域可持續發展的具體指標，同時自然資本耗減與退化數據收集與量化都相當困難，因此可操作性受到限制。③壓力—狀態—響應型可持續發展評價方法。該方法突出了環境受到的壓力和環境退化的因果關系，但對于社會和經濟指標，這種邏輯關系的界定還是不太清楚，而且該方法指標數目龐大，粗細分解不均，有些指標相關系數過高，出現了重疊計算現象，因此有待進一步對指標進行遴選。

（2）中觀微觀區域可持續發展評價方法。該類方法中主要包括：①地區（地帶）可持續發展評價方法。主要針對局部某一地區的具體特點而設計的。目前，此類指標體系呈現多元化發展趨向，但都還處于探索階段，較少應用于實踐操作。②省區可持續發展評價方法。③城市可持續發展評價指標體系。相對國家和區域層次，城市可持續發展指標體系研究的范圍和尺度較小，通用性弱，但針對性很強。

但是，上述兩類評價方法都是廣泛意義上的評價，缺乏對企業可持續發展評價的針對性。為此，本文主要對企業管理人員可以根據自己企業發展的實際情況進行評價的一些方法進行研究。

三、基于專家系統和模糊神經網絡的企業可持續發展評價方法

近40年來人工智能（Artificial Intelligence，AI）獲得了迅速的發展，作為人工智能一個重要分支的專家系統（Expert System，ES） 是在20世紀60年代初期產生并發展起來的一門新興的應用科學。專家系統是一種智能的計算機程序，它運用知識和推理步驟來解決只有專家才能解決的復雜問題 。建立專家系統的主要目的，是利用某一特定問題領域的專家知識，支持和幫助該領域的非專家去解決復雜問題。專家系統是目前人工智能中一個最活躍且最有成效的研究領域。專家系統有3個特點：①啟發性，能運用專家的知識和經驗進行推理和判斷。②透明性，能解決本身的推理過程，回答用戶提出的問題。③靈活性，能不斷地增長知識，修改原有知識[7]。

目前已研究的專家系統模型有很多種。其中較為流行的有基于規則的專家系統、基于案例的專家系統、基于框架的專家系統、基于模糊邏輯的專家系統、基于人工神經網絡的專家系統和基于遺傳算法的專家系統等。根據企業可持續發展的相關知識和各種專家系統的特點，本文選擇基于規則的專家系統、基于案例的專家系統作為定量分析的研究工具。

基于規則推理（Rule Based Reasoning，RBR）的方法是根據以往專家診斷的經驗，將其歸納成規則，通過啟發式經驗知識進行推理。它具有明確的前提，可以得到確定的結果。RBR是構建專家系統最常用的方法，這主要歸功于大量的成功實例和工具的出現。基于規則的方法容易使知識工程師與人類專家合作，易于被人類專家理解。規則庫中的規則具有相同的結構，這種統一的格式便于管理，同時便于推理機的設計。

基于案例推理（Case Based Reasoning，CBR）的方法就是通過搜索曾經成功解決過的類似問題，比較新、舊問題之間的特征、發生背景等差異，重新使用或參考以前的知識和信息，達到最終解決新問題的方法。這種類比推理比較符合人類的認知心理。基于案例的專家系統具有諸多優點：無需顯示領域知識；無需規則提取，降低了知識獲取難度；開放體系、增量式學習，案例庫的覆蓋度隨系統的不斷使用而組建增加 。基于案例的推理方法適用于領域定理難以表示成規則形式，而容易表示成案例形式并且已積累豐富案例的領域。綜合CBR和RBR的專家評價方法的結構如圖1所示。

在基于規則推理和案例推理的企業可持續發展模型都可以包含在規則庫中，并且模型越多、模型越準確、數據越詳細、成功實例越多，則該方法越準確，同時，經過多次判斷以后，該模型還可以利用專家系統的自學習的方法提高以后評價的準確度。

利用專家系統對企業可持續發展情況進行評價，得出相關結果。但這一結果并未考慮到非量化因素的影響，這樣就可能造成評價的不準確性。為此，還需對非量化因素進行考慮。考慮到非量化因素的模糊性和不確定性，本文采用在這方面具有良好應用經驗的模糊神經網絡推理法進行評價。

模糊理論是以控制領域、計算機領域及OR（Operations Research）領域為中心進行研究的。模糊控制是把控制經驗方面的知識記述在包含模糊集合的if-then規則中，并且用推理處理得出結果的一種方法。在評價中，可否持續發展往往是模糊的，解決模糊診斷問題的常用方法是將各條模糊推理規則產生的模糊關系矩陣進行組合，用與邏輯或并邏輯。

隨著模糊理論的發展及完善，模糊理論的一些優點逐步被重視，如模糊理論可適應不確定性問題；模糊知識庫使用語言變量來表述專家的經驗，更接近人的表達習慣；模糊理論能夠得到問題的多個可能的解決方案，并可以根據這些方案的模糊度的高低進行優先程度排序等。企業可持續發展評價中的不確定因素對于要求嚴格匹配搜索的專家系統來說，很容易導致錯誤的結果，若在專家系統中融入模糊理論后，由精確推理變為近似推理，在相當程度上會增強專家系統的容錯性。本文采用的模糊推理控制法可用一個如圖2所示的神經網絡構成。圖中e和P為模糊推理控制法的2個輸入，NA，NB，NG等是e和P劃分的7個模糊集，可用三角型隸屬度函數Gauss表示，μ′為總的輸出，Wi為第i個模糊規則對于輸出的作用權值，μi表示第i條模糊推理規則的隸屬度。

一般模糊神經網絡 （Back Propagation，BP）學習方法是一種建立和調整模糊推理的良好方法，但這種方法本質上是一種只考慮局部區域的梯度法，缺乏全局性，有可能僅優化到局部極值部分，其調整的收斂性依賴于初始狀態的選擇。而遺傳算法（Genetic Algorithms，GA）是一種基于生物進化過程的隨機搜索的全局優化方法，它通過交叉和變異大大減少了初始狀態的影響，使搜索得到最優化結果而不停留在局部最小處。遺傳算法不僅可以優化模糊神經推理系統的參數，而且可以優化模糊神經推理的結構。使用遺傳算法可以修正冗余的隸屬度函數和網絡的節點數，以優化模糊神經推理系統的結構。為了發揮GA算法和BP算法的長處，我們可用GA算法優化具有全局性的參數和網絡結構，用BP算法調節和優化具有局部性的參數。這樣，在GA算法作為一種離線訓練模糊神經推理法的情況下，用BP算法作為一種在線調節神經網絡的局部性參數。這兩種方法綜合使用，可以大大提高模糊神經推理控制系統的自學習性能和魯棒性。對于圖2所示的模糊神經推理網絡，它的前提是部分采用了Gauss型的隸屬函數，其中心參數和寬度參數是全局性參數，可用遺傳算法來調整和優化，而推理規則的結論部分中的權值具有局部性，所以我們可采用BP算法在線調節。這樣把兩種學習算法結合起來，取長補短，發揮各自的優點。

經分析可知，基于專家系統的企業可持續發展評價方法在企業定量數據準確、詳細，非量化因素影響少的情況下有較高的準確性，而對非量化因素影響大，定量數據不夠全面、準確的情況下則準確性較低。而基于模糊神經網絡推理的企業可持續發展評價方法則正好相反。因此，各企業可以根據自身的不同情況來選擇合適的評價方法。如無法確定，可以選擇基于上述兩者結合的綜合評價方法，其結構如圖3所示。

通過上述分析可見，將其他專業的成功方法如專家系統、模糊神經網絡推理、信息融合等研究方法、技巧、思路引入到企業可持續發展評價當中來，將非常有助于評價的正確性，并且這些方法也已經有了相關計算模塊，為我們借鑒和驗證提供了強有力的工具。

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